Брянск, Россия
сотрудник
Воронеж, Россия
сотрудник с 01.01.2015 по настоящее время
Воронеж, Россия
Россия
Минск, Беларусь
УДК 630 Лесное хозяйство. Лесоводство
При организации работы лесосозаготовительных машин следует учитывать не только их технические характеристики, но и адаптацию в единое цифровое пространство. При отсутствии синхронизации снижается возможность контролировать объемы заготовленной древесины, оптимизировать сортиментные планы для получения максимальной выгоды, осуществлять удаленный мониторинг технического состояния машин, организовывать их эффективное техническое обслуживание и ремонт. Программное обеспечение, используемое производителями лесозаготовительной техники «Ponsse», «Komatsu», «John Deere», оценивали по четырнадцати критериям контроля параметров, управления техническим обслуживанием машин, обучения персонала с помощью метода межгрупповых связей (мера Жаккара), и визуализировали кластерной диаграммой. Основой цифровых систем является программные решения, позволяющие интегрировать в единое информационное пространство компании машины только одного бренда, что сужает поле их деятельности, а следовательно, снижает эффективность их применения. В существующих моделях цифровых экосистем рассмотренных компаний не хватает модуля, связанного с планированием лесозаготовок, что не позволяет эффективно увязать потребное количество техники (харвестеров, форвардеров, погрузчиков, трелевщиков) с планируемыми объемами заготовки древесины, а также согласовать их работу и производительность с техническим обслуживанием и ремонтом. Несбалансированность объемов выработки разными машинами, применяемыми на лесозаготовках, ведет к простоям наиболее производительных (головных) машин и снижению общего объема их выработки до минимального на одной из основных операций.
программное обеспечение, «Ponsse», «Komatsu», «John Deere», лесной комплекс, лесовосстановительные работы, лесозаготовки, информационное пространство
1. Tolstykh T.O., Afonin S.E. Strategic development of scientific and technical potential of industry during the digital transformation of economy. Russian Journal of Industrial Economics. 2021;14(4):410-417. (In Russ.) https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-4-410-417
2. Erboz G. (2020). A qualitative study on industry 4.0 competitiveness in Turkey using Porter diamond model. Journal of Industrial Engineering and Management 13(2):266 DOI:https://doi.org/10.3926/jiem.2915
3. Gavrilović, N., Mishra, A. (2021). Software architecture of the internet of things (IoT) for smart city, healthcare and agriculture: analysis and improvement directions. J Ambient Intell Human Comput 12, 1315-1336. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02197-3
4. Parshina I.S., Frolov E.B. Development of a digital twin of the production system on the basis of modern digital technologies. Ekonomika v promyshlennosti = Russian Journal of Industrial Economics, 2020. Vol. 13. No. 1. Pp. 29-34. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.17073/2072-1633-2020-1-29-34
5. Ashtari, Behrang & Jung, Tobias & Lindemann, Benjamin & Sahlab, Nada & Jazdi, Nasser & Schloegl, Wolfgang & Weyrich, Michael. (2019). An architecture of an Intelligent Digital Twin in a Cyber-Physical Production System. at - Automatisierungstechnik. 67. 762-72. DOI:https://doi.org/10.1515/auto-2019-0039.8
6. Shvedenko, Vladimir & Mozokhin, Andrey. (2020). Concept of digital twins at life cycle stages of production systems. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 20. 815-827.https://doi.org/10.17586/2226-1494-2020-20-6-815-827.
7. Программное обеспечение для управления лесохозяйственным и лесозаготовительным процессами: оценка применимости / А. Н. Заикин, В. В. Сиваков, В. А. Зеликов [и др.] // Лесотехнический журнал. 2022. Т.12, № 1(45). С.96-109. DOIhttps://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2022.1/8
8. Danilović, Milorad & Antonić, Slavica & Stojnić, Dušan & Cirovic, Vladimir & Milikić, Dragiša. (2022). Productivity of Komatsu 951G harvester in tree felling and production wood assortments in forest area damaged by wind. Topola. 5-11. DOIhttps://doi.org/10.5937/topola2209005D.
9. Применение комплексов лесозаготовительных машин в условиях Республики Башкортостан / А. Н. Заикин, В. В. Сиваков, Н. А. Булхов [и др.] // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2022. № 3(387). С. 139-152. DOIhttps://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-3-139-152.
10. Labelle, Eric R. & Kemmerer, Julia. (2022). Business Process Reengineering of a Large-Scale Public Forest Enterprise Through Harvester Data Integration. Croatian journal of forest engineering. 43. DOI:https://doi.org/10.5552/crojfe.2022.1129.
11. Söderberg, Jon & Wallerman, Jörgen & Almäng, Anders & Möller, Johan & Willén, Erik. (2021). Operational prediction of forest attributes using standardised harvester data and airborne laser scanning data in Sweden. Scandinavian Journal of Forest Research. 36. 1-9. DOI:https://doi.org/10.1080/02827581.2021.1919751.
12. Гурский А.С. Использование транспортной телематики и дистанционной диагностики для совершенствования технического обслуживания и ремонта транспортных средств / А. С. Гурский, В. С. Ивашко // Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук. 2020. Т.65. №3. С.375-383. DOIhttps://doi.org/10.29235/1561-8358-2020-65-3-375-383.
13. Kim, Gyun-Hyung & Kim, Ki-Duck & Lee, Hyeon-Seung & Choi, Yunsung & Mun, Ho-Seong & Oh, Jae-Heun & Shin, Beom-Soo. (2021). Development of Wi-Fi-Based Teleoperation System for Forest Harvester. Journal of Biosystems Engineering. 46. DOI:https://doi.org/10.1007/s42853-021-00100-2.
14. Kemmerer, Julia & Labelle, Eric R.. (2021). Using harvester data from on-board computers: a review of key findings, opportunities and challenges. European Journal of Forest Research. 140. DOI:https://doi.org/10.1007/s10342-020-01313-4.
15. Kemmerer, Julia & Labelle, Eric R.. (2021). Using harvester data from on-board computers: a review of key findings, opportunities and challenges. European Journal of Forest Research. 140. DOI:https://doi.org/10.1007/s10342-020-01313-4.
16. Техническое обслуживание технологических машин на базе цифровизации / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин, А. Р. Юсупов, Т. Н. Круглова // Вестник Донского государственного технического университета. 2019. Т. 19. № 1. С.74-80. DOIhttps://doi.org/10.23947/1992-5980-2019-19-1-74-80.
17. Побединский В. В., Ляхов С. В., Салихова М. Н., Иовлев Г. А. Моделирование процессов ТО и Р парка лесозаготовительных машин с учетом производственной эксплуатации // Деревообрабатывающая промышленность. 2020. № 4. С. 3-11. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=44572456
18. Заикин А. Н., Сиваков В. В., Новикова Т. П., Зеликов В. А., Стасюк В. В., Чуйков А. С. Программное обеспечение для управления системой технического обслуживания и ремонта лесных машин: оценка применимости // Лесотехнический журнал. 2023. Т.13. № 2 (50). С. 105-127. DOI:https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/6.
19. Räty, Janne & Hauglin, Marius & Astrup, Rasmus & Breidenbach, Johannes. (2022). Assessing and mitigating systematic errors in forest attribute maps utilizing harvester and airborne laser scanning data. Canadian Journal of Forest Research. DOI:https://doi.org/10.1139/cjfr-2022-0053.
20. Lopatin, Evgeny & Väätäinen, Kari & Kukko, Antero & Kaartinen, Harri & Hyyppä, Juha & Holmström, Eero & Sikanen, Lauri & Nuutinen, Yrjö & Routa, Johanna. (2023). Unlocking Digitalization in Forest Operations with Viewshed Analysis to Improve GNSS Positioning Accuracy. Forests. 14. 689. DOI:https://doi.org/10.3390/f14040689.
21. Ovaskainen, Heikki. (2005). Comparison of harvester work in forest and simulator environments. Silva Fennica. 39. DOI:https://doi.org/10.14214/sf.398.
22. Capecchi, Irene & Neri, Francesco & Borghini, Tommaso & Bernetti, Iacopo. (2023). Use of virtual reality technology in chainsaw operations, education and training. Forestry: An International Journal of Forest Research. DOI:https://doi.org/10.1093/forestry/cpad007.
23. Rukomoynikov, K.P. & Sergeeva, T.V. & Gilyazova, T.A. & Tsarev, E.M. & Anisimov, P.N. (2023). Modeling operation of forest harvester in AnyLogic simulation system. Forestry Bulletin. 27. 69-80. DOI:https://doi.org/10.18698/2542-1468-2023-3-69-80.
24. Заикин А.Н., Сиваков В.В., Никитин В.В., Брионес А.А. Программное обеспечение в лесном хозяйстве и при лесозаготовках // Лесной вестник / Forestry Bulletin, 2023. Т.27. № 4. С. 172-184. DOI:https://doi.org/10.18698/2542-1468-2023-4-172-184
25. Brewer, Julia & Talbot, Bruce & Belbo, Helmer & Ackerman, Pierre & Ackerman, Simon. (2018). A comparison of two methods of data collection for modelling productivity of harvesters: Manual time study and follow-up study using on-board-computer stem records. Annals of Forest Research. 61. DOI:https://doi.org/10.15287/afr.2018.962.
26. Ala-Ilomäki, Jari & Salmivaara, Aura & Launiainen, Samuli & Lindeman, Harri & Kulju, Sampo & Finér, Leena & Heikkonen, Jukka & Uusitalo, Jori. (2020). Assessing extraction trail trafficability using harvester CAN-bus data. International Journal of Forest Engineering. 31. 1-8. DOI:https://doi.org/10.1080/14942119.2020.1748958.
27. Salmivaara, Aura & Launiainen, Samuli & Perttunen, Jari & Nevalainen, Paavo & Pohjankukka, Jonne & Ala-Ilomäki, Jari & Sirén, Matti & Laurén, Ari & Tuominen, Sakari & Uusitalo, Jori & Pahikkala, Tapio & Heikkonen, Jukka & Finér, Leena. (2020). Towards dynamic forest trafficability prediction using open spatial data, hydrological modelling and sensor technology. Forestry: An International Journal of Forest Research. 93. 662-674. DOI:https://doi.org/10.1093/forestry/cpaa010.
28. Gagliardi, Kayla & Ackerman, Simon & Ackerman, Pierre. (2020). Multi-Product Forwarder-Based Timber Extraction: Time Consumption and Productivity Analysis of Two Forwarder Models Over Multiple Products and Extraction Distances. Croatian journal of forest engineering. 41. DOI:https://doi.org/10.5552/crojfe.2020.736.
29. Пискунов М.А. Особенности российского рынка лесозаготовительной техники // Лесн. журн. 2020. №6. С.132-147. DOI:https://doi.org/10.37482/0536-1036-2020-6-132-147
30. Erpalov, A. & Khoroshevskii, K. & Gadolina, Irina. (2023). Actual problems of creating digital twins of machine engineering products in terms of durability assessment. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 89. 67-75. DOI:https://doi.org/10.26896/1028-6861-2023-89-8-67-75.
31. Новиков, А. И. Алгоритм решения задачи оптимального распределения работ в сетевых канонических структурах / А. И. Новиков [и др.] // Лесотехнический журнал. - 2014. - Т. 4, № 4(16). - С. 309-317. - DOIhttps://doi.org/10.12737/8515. - Режим доступа: https://elibrary.ru/tondhd.
32. Дорохин, С.В. Математическая модель распределения трудовых ресурсов при технической эксплуатации и ремонте автотранспортных средств / С. В. Дорохин [и др.] // Актуальные вопросы инновационного развития транспортного комплекса. - Орел, 2016. - С. 133-139. https://elibrary.ru/vxxdjz.
33. Беляева, Т. П. Оптимальное планирование комплексных проектов создания электронной компонентной базы / Т. П. Беляева, А. П. Затворницкий // Информационные системы и технологии. - 2013. - № 3(65). - С. 5-10. https://elibrary.ru/ntnxin.
34. Novikova, T. P. Economic evaluation of mathematical methods application in the management systems of electronic component base development for forest machines / T. P. Novikova, A. I. Novikov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2019. - Vol. 392. - P. 012035. - DOI https://doi.org/10.1088/1755-1315/392/1/012035.
35. Sokolov, S. V. Determining the Initial Orientation for Navigation and Measurement Systems of Mobile Apparatus in Reforestation / S. V. Sokolov, A. I. Novikov, V. Ivetić // Inventions. - 2019. - Vol. 4, No. 4. - P. 56. - DOI https://doi.org/10.3390/inventions4040056.
36. How to Increase the Analog-to-Digital Converter Speed in Optoelectronic Systems of the Seed Quality Rapid Analyzer / S. V. Sokolov, V. V. Kamensky, A. I. Novikov, V. Ivetić // Inventions. - 2019. - Vol. 4, No. 4. - P. 61. - DOI https://doi.org/10.3390/inventions4040061. Режим доступа: https://elibrary.ru/dkxphx.
37. Novikova, T. P. The choice of a set of operations for forest landscape restoration technology / T. P. Novikova // Inventions. - 2022. - Vol. 7, No. 1. - DOI https://doi.org/10.3390/inventions7010001. URL: https://elibrary.ru/uxpfiq.
38. К вопросу развития системы энергообразования двигателей внутреннего сгорания / С. В. Дорохин [и др.] // Альтернативные источники энергии на автомобильном транспорте: проблемы и перспективы рационального использования. - Воронеж, 2014. - Том 1. - С. 272-274. Режим доступа: https://elibrary.ru/slkaqt.
39. Патент № 2714705 Российская Федерация, МПК A01G 23/00. Способ восстановления леса : № 2019115418 : заявл. 20.05.2019 : опубл. 19.02.2020 / А. И. Новиков. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/gzdlvj.
40. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021667363 Российская Федерация. Информационная система для участка по ремонту автотранспорта и механизмов : № 2021666981 : заявл. 28.10.2021 : опубл. 28.10.2021 / С. А. Морозов [и др.]. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/nrywgh.
41. Новикова, Т. В. Разработка алгоритма и модели функционирования информационной системы для малого сельскохозяйственного предприятия / Т. В. Новикова [и др.] // Моделирование систем и процессов. - 2020. - Т. 13, № 4. С. 53-58. - DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-13-4-53-58. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/qdcyjv.
42. Novikov, A.I. Production of Complex Knowledgebased Systems: Optimal Distribution of Labor Resources Management in the Globalization Context / A. I. Novikov [et al.] // Globalization and its socio-economic consequences : Proceedings, Rajecke Teplice, Slovak Republic. - Rajecke Teplice, Slovak Republic: University of Zilina, 2018. - P. 2275-2281. - URL: https://www.elibrary.ru/yxkpwh.
43. Авсеева, О.В. Математическая модель оптимального распределения работ в сетевых канонических структурах / О. В. Авсеева [и др.] // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2013. - № 5(301). - С. 48-52. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/sjqbtb.
44. Евтеев, М.Д. Наноэлектроника: очередной этап развития электронной техники / М. Д. Евтеев [и др.] // Техника и технологии: пути инновационного развития. - Курск: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2013. - С. 140-142. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/tjbbkj.
45. Achkasov, V. N. Controlling means of development electronic component basis / V. N. Achkasov [et al.]. - Lorman, MS, USA : Science Book Publishing House LLC, 2013. - 130 p. - ISBN 978-1-62174-001-8. - https://www.elibrary.ru/rewhat.
46. Лядов, В.В. Облачные технологии - становление и перспективы развития / В. В. Лядов [и др.] // Моделирование систем и процессов. - 2013. - № 1. - С. 37-39. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/rbpjfr.
47. Затворницкий, А. П. Оптимальное планирование комплексных проектов создания электронной компонентной базы / А. П. Затворницкий // Информационные системы и технологии. - 2013. - № 3(65). - С. 5-10. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/ntnxin.
48. Гидромеханические трансмиссии лесотранспортных машин: технологическая связь с воздействием на почвенно-растительную среду / П. А. Сокол [и др.] // Лесотехнический журнал. - 2023. - Т. 13, № 2(50). - С. 179-197. - DOIhttps://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/10. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/PJGNOX.
49. Евдокимова, С. А. Применение алгоритмов кластеризации для анализа клиентской базы магазина / С. А. Евдокимова [и др.] // Моделирование систем и процессов. - 2021. - Т. 14, № 2. - С. 4-12. - DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-14-2-4-12. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/DXGWQN.
50. Евдокимова, С. А. Анализ товарного ассортимента запасных частей дилерского предприятия автомобильного сервиса с помощью алгоритма FP-Growth / С. А. Евдокимова [и др.] // Моделирование систем и процессов. - 2022. - Т. 15, № 4. - С. 24-33. - DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-4-24-33. - Режим доступа: https://www.elibrary.ru/jcnghb.
